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/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图4 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的模型在线模型体验,可以实现模型服务的即时可用性,开发者无需经历繁琐的环境配置步骤,即可直观感受模型效果,快速尝鲜大模型,真正达到“即时接入,即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI
Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要
/':.;,”其中的某一字符。 表4 Sample 参数 是否必选 参数类型 描述 data 否 Object 样本文件的字节数据。类型为java.nio.ByteBuffer,前台调用时传字节数据转换后的字符串。 data_source 否 DataSource object 数据来源。
选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码,实现如下几个简单的功能。 引入MoXing Framework。 在已有的“modelarts-test08/moxing”目录下,创建一个“test01”文件夹。
ModelArts推理当前已支持细粒度授权,租户可以根据实际的权限要求对子用户进行相应的权限配置,限制某些资源的管理,实现权限最小化。 模型管理 使用从训练或者从OBS中选择创建模型,推荐用户使用动态加载的方式导入,动态加载实现了模型和镜像的解耦,便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新模型的相关依赖包,解决开源
镜像支持的服务。枚举值如下: NOTEBOOK:镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 执行以下命令制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
系统能够更加灵活和适应性强,更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。 Checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化
Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3,驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行,确保专属资源池可以访问公网。
/home/mind/model/run_vllm.sh'。 图3 修改build_image.sh 执行build_image.sh脚本制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器环境可以访问公网。 sh build_image.sh --base-image=${base_image}
本列表中选中一行文本,右侧区域显示具体的标注信息。将鼠标移动至对应的实体标签或关系类型,单击鼠标右键,可删除此标注。单击鼠标左键,依次单击连接起始实体和终止实体,可增加关系类型,增加关系标注。 图14 在文本中修改标签 您也可以在单击页面下方的“删除当前项标签”按钮,删除选中文本对象中的所有标签。
/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_inference/ascend_vllm/ 执行以下命令制作推理镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保机器可以访问公网。 nerdctl --namespace k8s.io build -t <镜像名称>:<版本名称>
自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测) 部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。
HCCL RANK_TABLE_FILE文件名为jobstart_hccl.json,获取方式可以通过预置的RANK_TABLE_FILE环境变量实现。 表1 RANK_TABLE_FILE环境变量说明 环境变量 说明 RANK_TABLE_FILE 该环境变量指示Ascend HCCL
若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤: 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install.sh 文件中,找到需要安装
annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。该字段为None,则不导入标注信息。如果根据Manifest文件导入,可以传入一个内容为空的dict对象实现导入标注信息。目前支持的标注格式类型如下: 图像分类 物体检测 语音分类 文本分类 with_column_header 否 Boolean
为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行模型转换,具体使用方式参考Tailor指导文档。 推理应用适配 MindSpore Lite提供了JAVA/C++/Python API,进行推理业务的适配,并且在构建模型时,通过上下文的参数来确定运行时的具体配置,例如运行后端的配置等。下文以Python接口为例。
自助专属池网络打通:可以在ModelArts管理控制台自行创建和管理专属资源池所属的网络。如果需要在专属资源池的任务中访问自己VPC上的资源,可通过“打通VPC”来实现。 更加完善的集群信息:全新改版的专属资源池详情页面中,提供了作业、节点、资源监控等更加全面的集群信息,可帮助您及时了解集群现状,更好的规划使用资源。